无论是冰岛的极光、爱沙尼亚的运输机还是北欧人蒸完桑拿跳进冰湖里的奇特习俗，都成为他在学术之旅上的“小确幸” 。
除了生活上的兴趣，在学术研究中，陈思明也早早确立了自己的科研兴趣，进入数据可视化领域时，他就坚信：“信息可以通过可视化得到广泛的传播 。”
实际上，数据可视化与可视分析是一个比较新的学科，旨在把数据转化为图形图像，通过灵活的人机交互，充分结合人的认知能力和机器的计算能力，提供对复杂数据的分析 。
以陈思明的博士论文“SocialMediaVisualAnalytics”为例，在诸如微博、Twitter等社交网络平台上，用户之间存在着千丝万缕的联系，如何以让人更容易理解的方式去展现出其中的联系？
这就需要数据可视分析研究，陈思明等人将社交媒体大数据可视化为三大类：社会网络可视化（用户之间的联系）、时空信息可视化和文本分析 。
有了这些技术，社交媒体分析就可以同时应用于多个学科的可视化分析中 。
（图：社交媒体中的实体包括三个类别，每个类别又有三个子类别 。作为网络实体，用户的社交网络包括关注者网络和转发网络，信息的扩散过程则记录在扩散网络中 。对于地理信息，分析人员需要确定信息的转发位置，以便分析时空信息扩散、检测事件分布和分析人的轨迹 。文本分析中，关键词、主题和情感则是社交媒体信息的重要特征 。）
这项工作的顺利产出，其实也得益于陈思明此前发表的两项重要成果——名为“D-Map”的语义地图以及名为“E-Map”的空间演变地图 。
流行的社交媒体平台可以通过社交网络在大量人群中快速传播重要信息，而陈思明等人提出了D-Map作为一种新的可视化方法，能够通过地图隐喻来对典型社交媒体信息扩散和传播过程中的社会行为进行探索和分析 。
在D-Map中，首先收集“转发”信息的用户并根据其行为相似性和转发的时间顺序映射为六边形网格，再加上额外的交互和链接，D-Map就能够生成有影响力用户的视觉肖像，并描述他们的社交行为 。
利用D-Map方法，可以可视化确定社交网络中的关键参与者、重要信息的传播途径和社交社区之间的互动 。
（图：D-Map系统界面，包括（a）源微博列表图、（b）源微博分布视图、（c）D-Map社交互动图、（d）社区雷达视图、（e）分层视图、（f）时间轴视图、（g）微型多视图）
而在社交网络中，重大事件的传播往往更加迅速和显著，用户的转载和评论则提供了了解事件演变的良机 。
因此，陈思明等人提出E-Map的视觉分析方法，使用类似地图的可视化工具，帮助对重大事件的社交媒体数据进行多维分析 。
E-Map能够根据提取到的关键词、消息和转发行为转换为城市、城镇和河流等地图特征，从而揭示重大事件演变的区域地理特征 。
（图：在由非结构化社交媒体消息构建的E-Map中，（a）城市由从事件中提取到的关键字表示，颜色变化梯度表示事件的时间演化；（b）城市周围的城镇是由特定关键词的信息塑造的，Rivers代表了社交媒体用户的转载行为（例如转发） 。地图上的用户轨迹和联系编码了用户讨论不同主题的行为（黑色曲线）和信息扩散方向（灰色直线）；（c）E-Map还支持多层次的时空探索 。）
厚积而薄发，直冲上青云 。正是这几项进入数据可视化研究时的扎实积淀，让陈思明此后的学术之旅愈加精彩：社交媒体、时空数据与网络安全、用户行为可视分析、故事叙述和语义地图可视分析等等，都见证了他前行的足迹 。
此外，六次IEEEVASTChallenge数据挑战赛一等奖、ChinaVis最佳论文奖等多项荣誉，也是对他科研成绩的最大肯定 。
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